Pogodynka dla pompy ciepła
System bierze prognozę pogody, model budynku, COP i taryfy, a następnie planuje pracę urządzenia w tańszych i efektywniejszych godzinach.
01
Co możemy zrobić
Tworzymy modele obliczeniowe, algorytmy predykcyjne, prototypy ML, sieci neuronowe i narzędzia optymalizacyjne, które łączą dane historyczne, prognozy, koszty i ograniczenia techniczne.
To może być model budynku i pracy pompy ciepła, predykcja smogu, analiza klimatu, klasyfikacja danych badawczych albo narzędzie wybierające najlepszy wariant działania.
Uczciwie sprawdzamy też, czy dane w ogóle nadają się do predykcji. Etap prototypu pokazuje realną jakość modelu małym kosztem — zanim zapadnie decyzja o pełnym wdrożeniu.
02
Przykłady zastosowań
To są scenariusze, po których klient ma od razu rozpoznać własną sytuację.
Sieć neuronowa pod predykcję
Model uczony na danych historycznych, który prognozuje smog, zapotrzebowanie, ryzyko lub inne zjawisko mierzone przez system.
Porównanie scenariuszy
Aplikacja liczy kilka wariantów strategii i pokazuje, który ma najniższy koszt, najlepszą efektywność albo najmniejsze ryzyko.
03
Co dostajesz
Konkretne elementy, które mogą wejść w zakres wdrożenia.
model obliczeniowy
prototyp ML
sieć neuronowa
metryki jakości
dashboard scenariuszy
wersja produkcyjna
04
Jak przebiega współpraca
Ten sam rytm pracy niezależnie od skali: od krótkiej rozmowy do działającego narzędzia.
Cel i miara jakości
Co przewidujemy, jaka decyzja ma z tego wynikać i po czym poznamy, że model działa. Bez tego nie zaczynamy.
Audyt danych historycznych
Ilość, jakość i reprezentatywność danych. Uczciwie sprawdzamy, czy jest na czym uczyć model.
Prototyp i walidacja
Model testowany na danych, których nie widział podczas uczenia. Realna jakość predykcji znana jest małym kosztem.
Wersja produkcyjna
Integracja z systemem, automatyczne przeliczanie i monitoring jakości predykcji w czasie.
05
Jak to działa technicznie
Technologia jest środkiem do celu: ma zebrać dane, policzyć wynik, obsłużyć proces albo pokazać produkt.
Model trzeba zaczynać od jasnego celu: co przewidujemy, jak mierzymy jakość i jaka decyzja ma z tego wynikać.
Doświadczenie obejmuje zarówno własne implementacje sieci neuronowych w C++ od 2002 roku, jak i migracje koncepcji do współczesnych narzędzi, w tym PyTorch.
06
Częste pytania
Odpowiedzi na pytania, które padają najczęściej przed startem projektu.
Ile danych potrzeba, żeby to miało sens?
Zależy od zjawiska i wymaganej dokładności. Czasem wystarczy sezon pomiarów, czasem trzeba lat historii. Audyt danych na starcie odpowiada na to pytanie, zanim zapadnie decyzja o budowie modelu.
Po czym poznamy, że model naprawdę działa?
Metryki jakości ustalamy przed budową, a model walidujemy na danych, których nie widział podczas uczenia. Dostajesz liczby, nie zapewnienia.
Co, jeśli predykcja okaże się zbyt słaba?
Dokładnie po to jest etap prototypu: pokazuje osiągalną jakość małym kosztem. Jeśli dane nie niosą sygnału, dowiadujesz się tego wcześnie, a decyzja o dalszej inwestycji należy do Ciebie.
07
Przykładowe realizacje
Wybrane projekty pokazujące podobny zakres pracy w praktyce.
Live dashboard / IoT / API
API pompy ciepła
Baza danych
Backend
Kostrzewa dashboard
Demonstracyjny dashboard realnie działającej pompy ciepła HPR 500 Deluxe, pokazujący klientom producenta dane z urządzenia pracującego w prawdziwym domu.
Zobacz case study
IoT / telemetria / raport online / energia
Mitsubishi Zubadan
IoT
Home Assistant
Raport pompy ciepła
Zaawansowana interaktywna prezentacja realnej instalacji pompy ciepła Mitsubishi Zubadan, oparta o własną elektronikę, czujniki, bazę danych i wykresy sezonu grzewczego.
Zobacz case study
Analityka danych / taryfy energii / raport
Profil godzinowy
Taryfy energii
Plotly
Raport taryfowy 2025/26
Aplikacja analityczna porównująca warianty taryf energii na profilu godzinowym, z naciskiem na koszt decyzji, jakość danych i czytelne wykresy.
Zobacz case study
IoT / elektronika / mobile / API / produkt
Elektronika
Firmware
Backend/API
Beskid Instruments
Kompletny system IoT do monitoringu jakości powietrza: od elektroniki czujnika, przez firmware i backend, po aplikacje mobilne, WWW, renderingi i materiały marki.
Zobacz case study
I wiele innych realizacji